疫情持续影响的2022年，用户逐渐习惯在日常生活中以线上方式满足个人的娱乐需求。需求激发市场，在游戏，社交，短视频，直播等方面的泛娱乐赛道也越发竞争激烈。

面对国内泛娱乐红利的缩减和海外用户在移动端上活跃度大幅度提升的两种情况，更多泛娱乐赛道里的企业积极走向海外。

data.ai 发布的《2022 年移动市场报告》提到在视频直播应用驱动下，社交类别占据用户 70% 移动设备使用时长，这意味着社交在全球中十分重要。疫情监控体系下，我们没有办法出去认识新朋友，只能在社交媒体上寻求“知音”，这也激发了社交媒体领域的市场。

图注：data.ai发布的《2022年移动市场报告》

与此同时，运用好新兴技术也将为行业带来革新。全球市场上，印尼、巴西、埃及等新兴市场对语音及视频化的社交诉求迅速崛起，为中国泛娱乐APP出海提供了巨大的市场机会，但同时也提出了更大的挑战。

为帮助志在出海的厂商解决音视频社交出海痛点，本次我们邀请到SOUL增长工具负责人张深深、即构科技解决方案副总裁Jason、WebEye 高级云架构师&Google Cloud 认证架构师Ethan，聚焦泛娱乐本质、从泛娱乐APP增长，出海高级玩法和线上娱乐媒体的建构等多方面出发，助力泛娱乐出海企业家高效解决当前出海难题，共商泛娱乐出海大计。

定位你的用户

定位你的用户是你做数据增长的关键环节，我们必须找到与我们产品调性相符合的用户。

做到这一点，我们应该分两步，首先确定你的潜在用户是谁，其次，确定你的潜在用户在哪里。

谁是你的潜在用户？

进行以下6步操作，基本可以确定潜在用户是谁这个问题：

Step1 站内用户画像维度

Step2 数据获取(定性+定量结合)

Step3 用户特征数据收集及清洗

Step4 结果分析(群体+个体聚类)

Step5 建立top群体画像框架、代表性个体角色卡

Step6 输出站内用户构成报告

确定好自己的潜在用户后，如何发展用户也是非常关键的一点。为了避免不必要的试错成本，在这个环节中，判断者应该对公司的现状做一个前置性的判断。在条件允许的情况下，优先选择向数据分析团队提出相对应的需求，退而求其次是产品部。

做好前置判断后，分享三个方法去确定我们的潜在用户在哪里：

1、通过媒体平台发布的用户分布数据报告同自身用户做交叉验证。

2、基于站内用户上报的applist做群体、个体交叉分析，定位top共性媒体平台。

3、筛选站内高roi用户，通过媒体平台提供定向工具做线上test，观测转化数据。

投放UG的关键玩法

画好产品的用户画像后，还需要判断找到用户时候，关键action是什么？应该用什么样的方式把用户捞进来？解决这个问题之前，我们首先要了解基建的重要性。

如上图，可以从两个视角分析，首先从平台视角分析，用户在流量主要测区会产生对应的浏览行为，浏览行为流量主通过ADX自动分发广告实时平台。

之后广告交易平台接收广告交易请求，再向DSP，广告投放平台发送，DSP接收到进价，内部会进行一系列的操作，包括流量筛选，初筛、精筛、召回，然后排序出价等等，做一些对应的动作。

由于广告主十分关心RTA环节，比如Marketing  API环节和DSP环节，环节里的转化情况，流量情况效果数据等，所以从广告主视角来看，当公司体量到达一定级别后，应该拒绝使用第三方归因，拒绝综合归因的模糊性。

同时，在公司条件允许的情况下，第一步就是应该选择搭建自己公司的归因体系，即使从最简单的离线归因开始做起，也必须去做。失去了第一步的归因，后续的增长关注都是空中楼阁。

做好归因体系的构建后，进入第二个重要的环节，那就是物料，素材是物料中不可忽视的组成部分。

在国外证明的路线里，多样化素材的存在是为了缓解同质素材竞争严重导致的内卷。而国内做物料的素材，是为了将材料的一些关键数据沉淀下来，为以后的数据分析做铺垫。

最后一个环节是数据检测环节，投前，投中，投后是可以从中分散出来的几个环节。数据检测就是为了解决关于无法做定向优化CTR点击情况，激活情况，CVR状况，用户ROI和用户留存这些环节存在的，但这一步最好在第一个归因环节做完之后就立马去做。

UG关注的核心指标

在UG当中，核心指标是根据业务而异的，不好把握，所以从不变的Key Results来分析。为了理解透彻，Key Results又可以分为业务指标和战略指标两点。

1、业务指标。

公司增长需要核算ROI，本质上和营收是背靠背的。无论在哪一个领域，留存都是十分重要的，次留、3留、7留、30留，只有这样才能预测通过这个次留的数据才能预测你的DNU跟MU大概的趋势。

2、战略指标。

战略性指标中LT、LTV、ROI也是基于行业通用标准的。单说指标价值是不大的，理解度较小。

以阅读类的产品为例，不仅需要关注LT、LTV、ROI这些战略指标，还需要重视时长和书架收藏，时长类的效果差，只能说明用户是一次性用户，书架收藏则可以判断用户的黏性。书架收藏对于阅读类产品是十分有必要的。

以探探为例的话，则需要更加关注留存，从匹配次数和建立私聊的次数两个角度去分析留存数据。在数据分析透彻恰当的前提下，才能更好地做到泛娱乐App的增长。

出海趋势和地区特征

出海两个字意义重大，范围重大，从普遍大众的范围认知来看，出海指的是海外的200多个国家和地区，每个国家和地区的差异都十分巨大。

1、东南亚市场

东南亚中地区的两个典型市场是菲律宾和马来，他们俩都是偏欧美化的国家，但菲律宾流行的是嘻哈文化和篮球文化。包括菲律宾的榜单里面流行许多欧美APP，这表示偏欧美化的产品是比较适合菲律宾的。

菲律宾的宗教问题也应该值得注意，在宗教中占据主流的是天主教，在做产品出海时应该特意注意这一点。

菲律宾市场最近存在新的蓝海之地，那就是菲律宾国内基建，不论网络基建还是支付基建。菲律宾鼓励一些创新企业进驻到菲律宾做一些升级。菲律宾的市场竞争也不会像泰国、马来，华人聚集的影响覆盖范围这么广，但依旧存在巨大的出海机遇。

2、中东市场

中东市场的竞争十分激烈，但伊拉克还存在一定的蓝海市场。战争之前，伊拉克的老百姓比较有钱，无论是受到气候影响还是劳工因素干扰，伊拉克的数据收入都相当不错。于是有很多厂商在今年1、2月份的时候密切关注并投入伊拉克市场。

3、欧美市场

欧美市场的模式比较统一，出海产品主要先在发展中国家试错，然后再将自己的产品模式向欧美国家迁移和复制。

最近欧美市场也出现了一些趋势。从资金链上，资金规模，从产品成熟度、内部运营的能力上都称得上是国内的一些大厂，最近会向欧美的成熟市场出海，尤其是国内的社交产品在未来的一段时间内会向欧美做大规模的推进。

泛娱乐创新的场景玩法

场景玩法基本是上是靠互联网时代的主力军Z世代开发的，所以想要抓住未来市场，就得抓住未来市场中的主力军——Z世代。

Z世代用户的诉求已经从单一的信息获取，逐渐膨胀为对“热闹”、“共处一室体验感”的强烈需求。在玩法上，基于语音场景的互动播客、语聊房、在线K歌等玩法场景受到关注；基于视频场景的秀场直播、视频聊天、电商直播等场景是当下比较热门的。

此外，Jason还列举了此前即构推出的“泛娱乐社交玩法2.0”中的玩法方案：

1、社交+K歌

K歌里比较新的玩法是实时合唱，即构将端到端延迟降低到70毫秒，让实时合唱这一玩法落地，并融合在原有的社交产品中。合唱可以让有唱歌诉求，但唱歌不好的人在唱歌好的人的带动下开口。这一点上实现了社交产品的最典型的诉求——让更多的人开口。

同时,K歌不仅可以唱歌，还可以进行聊天，产生一种社交氛围。基于这些优势，K歌成为近些年来出海很重要的一个产品形态。

2、社交+Avatar

把以前的语音聊天房变成一个更丰富的Avatar形象，同时Avatar形象可以由系统自动生成，也可以靠自己的DIY，手动捏出来。表情百分百随动，让社交的互动性更加的丰富，也让大家在社交类产品的沟通中变得轻松，消除了一些负担。

3、社交+小游戏。

小游戏本身的互动性并不强，黏性也不高。但是社交+小游戏的模式，会有社交属性在里面，社交关系链会让时长大大增加，社交与小游戏的结合，可以让行业结合实现更多创新方案。

这些泛娱乐新玩法，让社交更有趣，使得商业化更有趣，更形象，推动社交产品内置道具等虚拟商品的售卖。

从2015年首创直播连麦方案以来，即构科技将泛娱乐带入实时互动时代。随着市场需求的不断变更，即构科技一直在思考如何能够切实地解决客户所存在的痛点问题，这也是即构推出推出泛娱乐社交玩法2.0的原因。

成功客户的玩法案例——Oasis

在出海客户实践方面，Jason分别从音频社交、一起玩游戏、在线K歌，以及大火的元宇宙场景分别介绍了即构服务Yalla、Oasis、StarMaker、TT语音等企业的案例。

以元宇宙社交产品Oasis为例，在如何为用户打造具备“空间感”的沉浸式交流体验上，即构从3D立体语音、超低延迟、绝美音质三个维度助力Oasis为用户打造了媲美现实环境的社交体验，让用户沉浸Oasis所构建的世界中。

Oasis是一个虚拟世界交互性产品，从开始的研发上线到推广，都和我们一起成长。最初在巴西做试点的时候，增长迅速，在巴西总榜里面排到了第三名，这主要得益于产品的独特优点。

比如产品内部提供3D场景，与之前的文字类互动根本区分开，用户可以选择自己介入做实时社交语音，这一点也帮助客户迅速建立关系。场景的代入带出了更多的互动内容，低延迟的实时互动方案，3D的音效和语音，让社交产品更加容易可以还原出现实的声音。

技术助力全球业务

海外市场网络复杂，即构能够为企业提供最佳的业务体验，离不开自身的技术与服务实力。在活动中，Jason分享了即构实时云助力全球业务最佳体验的技术钥密。

直播产品出海往往面临首帧加载时间过长、画面模糊、卡顿三大体验痛点，对此即构为客户定制直播体验优化的理想态，以用户感受为核心，在秒开、高清、流畅等评价角度之间取最优解，同时帮企业节省成本。

针对直播产品出海的痛点，即构分别从秒开优化方案、画质升级方案、流畅度升级方案进行了优化升级，以秒开为例，通过在服务器资源、信令交互等维度的深度优化，大盘秒开率提升至96.18%，在所有秒开行为中，85.07%的用户可以在500ms内打开。

在语音互动场景，针对常见的背景音，即构提供行业内领先的AI降噪能力，同时CPU消耗几乎与传统降噪持平。

随着企业信息化的高速发展，社会各界对于网络信息安全与隐私的重视程度与日俱增， 即构科技的信息安全与隐私风险管理能力已得到国际标准认可，在提供以上方案的同时，还为客户信息提供一如既往的数据安全保障。

在分享的结尾，Jason表示，即构科技泛娱乐社交玩法2.0以及最新的技术方案已经在市场上得到成功的验证，未来希望能通过即构的行业沉淀，与客户一同推动行业升级，并且在未来的行业热点上持续提供实实在在可落地的解决方案。

谷歌网络

谷歌的媒体数据

谷歌在大数据方面有比较丰富产品，举三个例子说明一下。

1、BigQuery

他是一个无服务器的PB级数据库，可以把数据存进BigQuery，需要用的时候进行查询，这个过程只需要消耗比较少量的存储和查询的费用。

无服务器和PB级特点十分显著，无服务器特点指的是可以不需要维护任何底层服务器，不需要维护任何基础设施，不需要考虑吞吐参数等等，只需要关注业务存储。PB级则存在数据BigQuery里面，查询数据以后在页面上动动鼠标，后台通识会有数千个核心运行查询业务，TB级的数据就可以秒级查询。

2、Spanner

谷歌在所有的数据中心当中都提供了原子钟，通过原子钟执行强制外部一致性的技术。即使跨大洲不同的地区中运行不同的Spanner的实例当中保存一些数据，但是他们会自动维持保持全局一致性，这个过程也不需要用户操心，所以是十分难得。

3、Looker

媒体是全球性，用户可以从世界各地来观看视频，但是很多不同的设备类型，所在带宽和地区的不同，让我们对不同属性的数据进行分析展示产生困难。

Looker工具是谷歌针对这一个问题推出的新工具，它有一个完整的数据通路，贯穿上文内所介绍的产品。比如说数据从Shaka  Player当中流出，所产生的数据又由Cloud  Run进行吸收，之后送到PubSub队列，再经过Dataflow处理推送到BigQuery当中，最后再让Looker进行可视化分析以及展示。

谷歌的人工智能和机器学习

谷歌不是一家专门做AI、ML的公司，但是在AI 、ML这两方面确实是谷歌所擅长的领域。

当我们每天面对世界范围内每分钟上传数百个小视频时；当我们需要判断用户所上传的视频是否有侵权行为，是否给敏感视频进行黄标，给各类视频进行分类和打标签等问题时；这些内容的检测量太大不是仅凭人工就可以处理，所以使用到AI是一个好办法。

正是因为谷歌经过比较长期的打磨，还有大规模应用，使得谷歌在AI、ML这方面技术和经验都是非常成熟。

针对AI方面大多数的媒体，谷歌的机器学习都是支持的，比如名人识别、动作检测、镜头变化、字幕内容、审核提取等。如果谷歌用户有个性化需求，也可以根据我们一些自定义需求自定义模型。

谷歌提供AI类的产品，大多数都是服务，开箱即用。翻页API、语音识别还有图像识别都属于这个范畴。像翻页API，除了可以翻译标准的原义之外，也可以对我们所处行业行话、术语进行专门的训练。

游戏当中一些装备名称还有特定人的人物照法，预先设定的模型也是随着事物发展变化，也不是一成不变。比如澳大利亚的Fox  Sports，某个场景之下根据谷歌机器学习，预测某运动员在5分钟之后会出局，这样预测行为对比赛的推动还有观众的体验都有一定的提高。

又比如玩游戏时候，AI告诉我们走哪条路有更高的胜率，这样的功能对用户来讲都是非常有利的。

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